Demiryolu operasyonlarında bilgisayarla görme uygulamaları

Demiryolları, karasal ulaşım sistemlerinin temel bir parçasıdır. Dünya çapında 1 milyon kilometreden fazla güzergaha yayılan demiryolu ağları, şehirleri, endüstrileri ve toplulukları geniş mesafelerde birbirine bağlar. Bu sistemler genişledikçe ve talep arttıkça, güvenlik ve verimliliğin sağlanması manuel kontrol ve izlemeden daha fazlasını gerektirir.

Son teknoloji çözümler giderek daha önemli hale geliyor. Örneğin, görsel verilerin işlenmesiyle ilgilenen bir yapay zeka (AI) dalı olan bilgisayarla görme, çeşitli demiryolu operasyonlarını kolaylaştırmak için kullanılıyor.

Görme özellikli sistemler, demiryolu operatörlerine operasyonlar hakkında gerçek zamanlı farkındalık sağlamak için Ultralytics YOLO11 gibi kameraları ve bilgisayarla görme modellerini kullanır. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevler aracılığıyla, YOLO11 gibi modeller nesneleri, insanları veya tehlikeleri tespit etmek için rayları, platformları, tünelleri ve trenlerin içini analiz etmek için devreye girebilir.

Birinin platform kenarına çok yakın durduğu veya ray üzerinde enkaz göründüğü bir durumu düşünün. Vision AI bunu gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve bir uyarı göndererek istasyon ekiplerinin hızlı bir şekilde yanıt vermesini ve potansiyel risklerin gecikmelere veya kazalara dönüşmesini önlemesini mümkün kılar. Ayrıca, izlenmesi zor alanları her zaman izleyerek personele yardımcı olur.

‍

Yapay zeka ve bilgisayarla görmenin benimsenmesi arttıkça, daha fazla şehir demiryolu operasyonlarını daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için Görme Yapay Zekasını kullanmaya başlıyor. Bu makalede, demiryolu taşımacılığı iş akışlarında Görme Yapay Zekasının dünya çapında nasıl uygulandığını inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!

Demiryolu taşımacılığı operasyonlarında Vision AI'ın rolü

Demiryolu ağları, gerçek zamanlı olarak izlenmesi gereken birçok hareketli parça içerir. Geleneksel olarak istasyon personeli tarafından yapılan işler artık yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilebilir. YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, istasyon operatörlerinin demiryolu işlevlerini daha yakından izlemesine ve sorunlar ortaya çıktığında hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir.

Özellikle, bilgisayarla görme görevleri, bu modellerin kameralardan gelen görsel girdiyi kullanarak gerçekleştirmek üzere eğitilebileceği belirli işlevleri ifade eder. İşte demiryolu operasyonlarını izlemek için kullanılabilecek bazı temel görevler:

• Nesne algılama: Bu görev, bir görüntü veya video karesi içindeki belirli nesneleri tanımlamayı ve konumlandırmayı içerir. Demiryolu uygulamalarında, YOLO11 gibi modeller rayların üzerindeki veya yakınındaki enkaz, aletler, bagaj veya insanlar gibi öğeleri tespit edebilir.
  
  
• Nesne izleme: Bu, algılanan nesnelerin hareketinin birden fazla video karesi boyunca izlenmesini ifade eder. İstasyonlarda veya trenlerde izleme, yolcu akışını takip etmeye ve tren hareketlerini izlemeye yardımcı olur.
  
  
• Poz tahmini: İnsan duruşunu anlamak için temel vücut eklemlerinin konumlarını tespit ve analiz etmeyi içerir. Demiryolu ortamlarında, bir platformda çöken bir kişi gibi acil durumların belirlenmesine yardımcı olabilir ve müdahale için uyarıları tetikleyebilir.
  
  

Örnek segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmaya odaklanır. Demiryolu altyapısı izlemede, çatlaklar, korozyon veya aşınma gibi özellikleri tanımlayarak rayların, platformların ve diğer yüzeylerin durumunu değerlendirmek için kullanılabilir.

‍

Demiryolu izleme için Vision AI kullanımı

Görme tabanlı izleme tipik olarak güvenlik ve gözetim ile ilişkilendirilse de, demiryolu sistemleri Vision AI'yı temel güvenlik görevlerinden çok daha fazlası için kullanır. Ayrıca operasyonların iyileştirilmesinde, güvenliğin artırılmasında ve ağ genelinde genel sistem yönetiminin desteklenmesinde de rol oynar.

Toplu taşımada Vision AI kullanmanın en önemli avantajlarından biri, gerçek zamanlı olarak çalışabilmesi ve istasyon personeline olası sorunların önüne geçmeleri için zamanında ve yararlı bilgiler vermesidir.

Bilgisayarla görmenin demiryollarının daha hassas ve kontrollü çalışmasına nasıl yardımcı olduğuna dair bazı gerçek dünya örneklerine bakalım.

Bakım görevleri için raylı sistemlerde nesne algılama

Avrupa'da demiryolu trafiği artmaya devam ettikçe, güvenilir altyapı izleme ihtiyacı çok önemli hale gelmiştir. Güvenli ve sorunsuz operasyonları kolaylaştırmak için rayların aşınma, hasar ve yanlış hizalama açısından düzenli olarak denetlenmesi gerekiyor. Bu, binlerce kilometrelik demiryolunun, maliyetli kesintilere veya kazalara yol açmadan önce erken kusur belirtilerine karşı kontrol edilmesini içerir. Vision AI, bu denetim sürecini otomatikleştirmek ve geliştirmek için etkili bir yol sunuyor.

‍

Örneğin, demiryolu ağının binlerce kilometreye yayıldığı Hollanda'da, rayları sürekli olarak izlemek ve bakımını yapmak çok büyük bir görevdir. Manuel denetimler hala önemli olsa da, yavaş, emek yoğun ve genellikle hizmeti kesintiye uğratabilir. Bunu çözmek için, demiryolu hattı koşullarını gerçek zamanlı olarak incelemek üzere bir bilgisayarla görme sistemi kullanılmaya başlandı.

Hareket halindeki trenlere monte edilen kameralar sürekli yüksek çözünürlüklü görüntü akışı yakalar. Bu görseller daha sonra ray hatalarını, aşınmış veya hasarlı bileşenleri ve eksik parçaları tespit etmek üzere eğitilmiş Vision AI modelleri tarafından analiz edilir.

Sürekli, otomatik izleme sayesinde denetimler sadece daha hızlı değil, aynı zamanda daha doğru bir şekilde gerçekleştirilir. Bakım ekipleri en çok dikkat edilmesi gereken alanlara öncelik vererek gereksiz kontrolleri azaltabilir. Sonuç olarak, operatörler günlük hizmeti kesintiye uğratmadan operasyonel riskleri azaltabiliyor, gecikmeleri azaltabiliyor ve genel güvenliği artırabiliyor.

Demiryolu altyapısında yapay zeka ile daha güvenli operasyonlar

Büyük ölçekli demiryolu projelerinde, sahada güvenliği sağlamak en kalıcı zorluklardan biridir. Bu durum özellikle aktif çalışma sahalarının ve değişken koşulların sürekli gözetim gerektirdiği Wuhan'ın Çin'deki kentsel demiryolu ağının inşası sırasında geçerliydi.

Geleneksel olarak, güvenlik kontrolleri manuel gözleme dayanıyordu ve bu da genellikle risklerin ancak bir olay meydana geldikten sonra tespit edilmesi anlamına geliyordu. Müdahale sürelerini iyileştirmek ve riski azaltmak için araştırmacılar, bilgisayar görüşü ile desteklenen gerçek zamanlı bir güvenlik izleme sistemi geliştirdiler.

Faaliyetleri sürekli olarak kaydetmek için inşaat sahalarına 240'tan fazla yüksek çözünürlüklü kamera yerleştirildi. Video görüntüleri, yalnızca bireylerin tehlikeli alanlara ne zaman girdiğini değil, aynı zamanda yakındaki ekipmanın sabit veya hareket halinde olup olmadığını da tespit edebilen yapay zeka modelleri kullanılarak yerinde işlendi - bu, gerçek zamanlı riski değerlendirmede önemli bir faktördür. Güvenli olmayan davranışlar tespit edildiğinde, sistem saha denetçilerine anında uyarılar gönderebiliyordu.

‍

Vision AI kullanarak demiryolu gözetimine bir bakış

Bakım ve güvenlik denetimlerini iyileştirmenin yanı sıra, bilgisayarla görme, demiryolu raylarını izinsiz girişlere karşı gerçek zamanlı olarak izlemek için de kullanılıyor. Sadece 2023 yılında Amerika Birleşik Devletleri'nde demiryoluyla ilgili 995 ölüm vakası bildirildiği için bu ciddi bir endişe kaynağıdır. Bu olayların çoğu, geleneksel izleme yöntemlerinin genellikle sınırlı olduğu bir alan olan raylara yetkisiz erişimi içeriyordu.

Bu sorunu çözmek için Amerika Birleşik Devletleri'ndeki demiryolları bilgisayarla görme çözümlerini benimsemeye başlıyor. Bu sistemler, izinsiz girişler, ray engelleri ve potansiyel sinyal ihlalleri gibi olayları tespit etmek için yapay zeka modelleri tarafından analiz edilen canlı video akışlarını kullanıyor. Sistem, bu sorunları meydana geldikleri anda tespit ederek, hizmet kesintiye uğramadan veya güvenlik riske atılmadan önce ekiplerin hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı oluyor.

Belirli aralıklarla gerçekleştirilen manuel denetimlerin aksine, bilgisayarlı görüş sistemleri ağ genelinde sürekli, gerçek zamanlı izleme sağlar. Bir tehdit tespit edildiğinde, uyarılar operatörlere anında gönderilerek hızlı ve hedefe yönelik müdahalelere olanak tanır. Bu da durumsal farkındalığın artmasına, daha hızlı müdahale edilmesine ve önlenebilir olayların neden olduğu gecikmelerin azalmasına yol açar.

Vision AI ile gıda güvenliği izleme

Her gün, hijyenin en önemli öncelik olduğu trenlerde ve istasyonlarda milyonlarca yemek hazırlanmakta ve servis edilmektedir. Hindistan'da, Hindistan Demiryolu İkram ve Turizm Şirketi (IRCTC) dünyanın en büyük demiryolu gıda ağlarından birini yönetmektedir.

Yakın zamana kadar hijyen kontrolleri manuel olarak yapılıyordu ve bu da her mutfağı her zaman izlemeyi zorlaştırıyordu. IRCTC, işleri daha verimli ve güvenilir hale getirmek için gıda güvenliği uygulamalarını gerçek zamanlı olarak takip eden bir Vision AI sistemini devreye soktu.

Sistem, mutfaklardaki ve yemek hazırlama alanlarındaki mevcut CCTV kameralarına bağlanıyor. Personelin ellerini yıkamaması, eksik eldivenler veya saç fileleri veya temiz olmayan iş istasyonları gibi yaygın hijyen sorunlarını tespit etmek için eğitilmiş yapay zeka modellerini kullanır.

Sistem kullanılmaya başlandığından bu yana hijyen standartlarının iyileştirilmesine yardımcı oldu ve personelin gıda güvenliğini en üst düzeyde tutmasını kolaylaştırırken, sadece prosedürleri kontrol etmek yerine yemek hazırlamaya odaklanmak için daha fazla zaman harcamasını sağladı.

Demiryolu operasyonlarında bilgisayarla görmenin artıları ve eksileri

Bilgisayarlı görü, demiryolu sistemlerinde güvenlik, bakım ve günlük operasyonların iyileştirilmesi söz konusu olduğunda bir dizi avantaj sunar. İşte temel avantajlardan bazıları:

• Kestirimci bakım: Vision AI, raylarda ve altyapıda aşınma veya hasarın erken belirtilerini tespit ederek arızaların oluşmadan önlenmesine yardımcı olabilir.
  ‍
• 7/24 izleme: İnsan denetçilerin aksine, bilgisayarlı görüş sistemleri yorgunluk veya vardiya olmadan sürekli çalışabilir.
  ‍
• Ölçeklenebilirlik: Bir kez uygulandığında, aynı sistem minimum ek çaba ile daha fazla istasyonu, treni veya operasyonel bölgeyi kapsayacak şekilde genişletilebilir.

Vision AI'nın demiryolu taşımacılığına getirdiği pek çok olumlu özelliğe rağmen, bu sistemlerin kurulmasında ve sürdürülmesinde hala zorluklar bulunmaktadır. İşte dikkate alınması gereken birkaç dezavantaj:

• Mahremiyet endişeleri: Kamuya açık alanlarda sürekli gözetim, yolcular ve personel arasında etik sorunlara ve rahatsızlığa yol açabilir.
  ‍
• Yüksek başlangıç maliyeti: Kameralar, sunucular ve yapay zeka yazılımı dahil olmak üzere bir Vision AI sistemi kurmak önemli miktarda ön yatırım gerektirir.
  ‍
• Karmaşık entegrasyon: Yapay görme sistemlerini eski sinyalizasyon veya kontrol sistemleri gibi mevcut altyapılarla entegre etmek teknik açıdan zor olabilir.

Önemli çıkarımlar

Demiryolu ağları büyüdükçe, güvenilir bilgiler sağlayan gerçek zamanlı sistemlere olan talep de artıyor. Bilgisayarlı görüş sistemleri, operatörlerin sorunlara hızlı ve doğru bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olmak için nesne algılama, yapısal kontroller ve gerçek zamanlı uyarılar kullanır. 

Yapay zeka araçları günlük operasyonları iyileştirirken uzun vadeli bakım maliyetlerini ve güvenlik risklerini de azaltıyor. Bu araçlar geliştikçe, yapay zeka demiryolu sistemlerinin daha verimli, duyarlı ve güvenli hale getirilmesinde etkili bir rol oynayacak.

Büyüyen topluluğumuza katılın! Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Bilgisayarla görme projelerinize başlamaya hazır mısınız? Lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek tarımda yapay zekayı ve sağlık hizmetlerinde yapay zekayı keşfedin!